世界上最大的生物識別數據庫利用大數據架構

最近的新聞報導福布斯已經揭示了印度（UIDAI）的獨特身份授權機構用途MAPR建造，管理和維護印度Aadhaar公民註冊表的產品。

MAPR-DB是Hadoop中的企業級NOSQL數據庫，它允許企業在單個集群中運行操作和分析工作負載。 Hadoop是用Java編寫的開源軟件框架，用於分佈式存儲和分佈式處理，該框架對由商品硬件構建的計算機簇上的非常大的數據集進行了分佈式處理。 Hadoop中的所有模塊均以一個基本的假設設計，即單個機器的硬件故障或機架很常見，因此應通過框架在軟件中自動處理。

MAPR-DB用於構建生物識別數據庫，目的是在200毫秒內驗證一個人的身份。 Aadhaar註冊表包括虹膜掃描，數字指紋，數字照片和基於文本的數據。每人收集的生物識別數據量約為每人三到五兆字節，總共映射到10-15次數據。因此，Aadhaar數據庫符合大數據系統的經典定義。

Biometricupdate.com的發行商生物識別研究小組，Inc。，定義大數據作為描述大型且複雜的數據集的術語，在以有意義的方式進行分析時，可以提供有見地的結論。

大數據通常定義為如此大而復雜的數據集的集合，以至於使用手手數據庫管理工具或傳統數據處理應用程序很難處理。關係數據庫管理系統以及桌面統計信息和可視化軟件包通常難以處理大數據。相反，這項工作需要在數十萬，數百甚至數千個服務器上運行的“大型並行”軟件。必須使用高級分析工具和算法處理大數據，以揭示有意義的信息。 MAPR-DB是這樣的高級分析工具。

MAPR聯合創始人兼首席執行官約翰·施羅德（John Schroeder）告訴《福布斯》：“多個挑戰包括存儲 - 分析，以確保數據準確，安全性和非常高的身份驗證。” “它還必須以非常經濟的方式實施。註冊是在廉價的筆記本電腦上，低帶寬和彈性技術必須能夠與連通性低的地區進行的註冊合作。”

確實，在偏遠村莊中使用了包括安裝的Aadhaar系統在內的60,000-80,000個小筆記本電腦進行註冊和驗證。筆記本電腦，發電機，椅子和桌子通過驢運送到村莊，然後在每個遠程位置設置系統。目前，有15萬名認證的經營者和主管受過培訓和認證以操作入學站。平均而言，每個車站每天約有50人註冊，每天約有100萬個新入學率。

Aadhaar背後的整個技術體系結構都是基於開放性，線性可伸縮性，強大安全性以及最重要的供應商中立的原則。 Aadhaar技術的骨幹是使用開放式體系結構，設計可伸縮性，2048位PKI加密進行數據安全和計算能力開發的，該加密允許每天處理超過600萬億個生物特徵匹配。

Schroeder認為實施這種大數據存儲架構是一個起點，這將使印度在提供醫療保健，保險和其他社會服務方面具有優勢。他告訴《福布斯》：“阿達哈爾（Aadhaar）是美國社會保障僅僅是一個數字的巨大飛躍。” “我們沒有驗證和生物特徵識別來與人相匹配。”

施羅德（Schroeder）透露，他的公司花了六年半的時間開發了Aadhaar平台。他認為該平台是“革命性的”，因為它的旨在接受和存儲來自10億多名註冊人的數據。

世界上最大的通用民用身份證計劃Aadhaar是印度政府使用社會服務的生物識別數據庫。迄今為止，Aadhaar已發行了6.3億Aadhaar號碼，並註冊了約8.5億人。該數據庫可積極用於監測學校的出勤，向印度的農村窮人簽發天然氣補貼，並直接向人們的銀行帳戶發送工資。印度政府每年都在直接補貼，米飯和烹飪天然氣的食品優惠券上花費500億美元。

Aadhaar System是印度前國會黨政府的具有里程碑意義的遺產項目，也為沒有出生證明的人提供了識別。在下面總理納倫德拉·莫迪，印度政府現在正在尋求大規模擴大該計劃。在首次預算中，政府分配了3.4億美元，以加快Aadhaar註冊過程。新政府的目標現在是將更多的居民與Aadhaar一起註冊，以擴大通過服務提供的社會計劃。

去年秋天，印度的內政部宣布，Aadhaar將促進對受益人的“隨時隨地”身份驗證。為了實現這一目標，政府提出了一個“數字印度”項目，該項目的任務是為公民提供“搖籃到垃圾”的數字身份。莫迪政府還提議使用Aadhaar向所有印度家庭發行銀行帳戶除了將數據庫用作醫療保險受益人身份證明的手段為了啟動其新提出的通用醫療計劃。政府也是據說探索使用Aadhaar來協助發布護照，移動SIM智能手機卡和養老金付款。印度政府也一直在考慮將數據庫與其國家人口登記冊（NPR）合併。 NPR是用於印度人口普查的全面身份數據庫，由內政部維持，而Uidai維持Aadhaar。

未來的計劃要求Aadhaar用於數字簽名，電子文檔和數字儲物櫃服務。此外，Aadhaar也可以用於大學和大學證書
作為信用註冊。

由於Aadhaar預計將更加不可或缺，因此其穩定性和可擴展性是關鍵。 MAPR-DB確保世界上最大的生物識別數據庫能夠有效利用大數據架構。